Компанія TetraMem оголосила про успішну розробку 22-нм аналогового чіпа штучного інтелекту, який базується на технології резистивної пам'яті (RRAM). Цей новий чіп обіцяє значно підвищити ефективність обробки даних у порівнянні з традиційними цифровими рішеннями. Завдяки своїй архітектурі, він здатний виконувати складні обчислення паралельно, що є особливо важливим для застосувань у сфері машинного навчання та нейронних мереж. Технологія RRAM дозволяє
Американський стартап TetraMem із Кремнієвої долини офіційнооголосивпро успішне завершення виробництва, виходу з фабрики (tape-out) та первинної кремнієвої верифікації своєї інноваційної однокристальної системи (SoC) — MLX200. Чип виготовлено за 22-нанометровим техпроцесом найбільшого світового напівпровідникового лідера TSMC.
Цей крок знаменує важливу віху: технологія аналогових обчислень у пам’яті на базі новітніх енергонезалежних матеріалів офіційно готова до комерційного масштабування. Вихід перших повноцінних оціночних комплектів (Evaluation Kits) для розробників заплановано на другу половину 2026 року.
У класичній комп’ютерній архітектурі (фон Неймана) процесор та пам’ять розділені. Через це майже 90% енергії пристрою витрачається на банальне переміщення даних туди й назад по системних шинах.
TetraMem повністю ліквідує цей бар’єр, реалізуючи підхід «обчислень у пам’яті» (IMC):
Мемристорна матриця (RRAM): Архітектура MLX200 поєднує багатошарові масиви резистивної пам’яті випадкового доступу (RRAM) із обчислювальними механізмами змішаних сигналів (mixed-signal).
Фізика замість транзисторів: Для виконання операції векторно-матричного множення (VMM) — яка є базовим математичним кроком для роботи будь-яких нейромереж та ШІ-інференсу — чип використовує фундаментальні закони фізики безпосередньо всередині комірок пам’яті. Дані обробляються там же, де й зберігаються.
Такий підхід дозволив MLX200 продемонструвати у 100 разів вищу енергоефективність (TOPS/W) та до 200 разів швидший інференс моделей машинного навчання порівняно з традиційними цифровими ШІ-мікросхемами.
Через ультранизьке енергоспоживання, мінімальні затримки (latency) та суттєве зниження тепловиділення, SoC MLX200 націлений на висококонкурентний нішевий ринок Edge AI (локального периферійного ШІ):
Носимі смартпристрої та гаджети (розумні годинники, фітнес-трекери);
Периферійний Інтернет речей (IoT) та інтелектуальні промислові датчики;
Вбудовані системи та Always-on сенсори, що потребують безперервної обробки аудіо- та відеопотоків у реальному часі.
Завдяки повній сумісності RRAM-технології TetraMem зі стандартними CMOS-процесами TSMC, виробництво таких чіпів не потребує ускладнення фабричних ліній і має низьку собівартість, що відкриває прямий шлях до інтеграції архітектури в масові споживчі пристрої.
Для HiTech Expert ми підсумовуємо: кремнієва валідація TetraMem MLX200 на 22-нм техпроцесіTSMC— це історичний похорон класичної архітектури фон Неймана в сегменті мікроконтролерів. Локалізація обчислювальних навантажень за допомогою мемристорів відкриває фантастичні можливості: компактні гаджети отримають здатність запускати складні мовні та аналітичні ШІ-моделі взагалі без підключення до Інтернету і хмарних серверів, зберігаючи заряд батареї тижнями. Це критично важливий крок для побудови реальної, автономної екосистеми Edge AI, де кожен датчик та сенсор стає самостійним мислячим вузлом.